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हाइलाइट को हार्डकोड करना

आप ह्यूस्टन शहर के साथ मिलकर सल्फर डाइऑक्साइड (SO2) और नाइट्रोजन डाइऑक्साइड (NO2) प्रदूषण के बीच संबंध देख रहे हैं, खासकर उस वर्ष का प्रदूषण जब सबसे हाल का डेटा इकट्ठा किया गया था (2014). आपने 26 नवंबर का एक खासा खराब दिन पहचाना है, जब SO2 स्तरों में तेज स्पाइक आया था. दर्शकों का ध्यान इस खराब दिन पर खींचने के लिए, आप इसे एक चमकीले नारंगी-लाल रंग में हाइलाइट करेंगे और बाकी बिंदुओं को ग्रे रंग में दिखाएँगे.

pandas, matplotlib.pyplot, और seaborn क्रमशः pd, plt, और sns के रूप में लोड हैं, और कोर्स के बाकी हिस्से में आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध रहेंगे.

इस कोर्स में कई ऐसे कॉन्सेप्ट आते हैं जिन्हें आप शायद भूल गए हों. अगर आपको कभी जल्दी से रिफ्रेश करना हो, तो Seaborn Cheat Sheet डाउनलोड कीजिए और पास रखिए!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में अपनी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बेहतर करें

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अभ्यास निर्देश

  • लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन को इस तरह बदलें कि year 2014 के 330वें day (26 नवंबर) के मान का रंग orangered हो और बाकी बिंदुओं का रंग lightgray हो.
  • बिंदुओं को रंगने के लिए scatter_kws आर्ग्युमेंट का उपयोग करते हुए houston_colors ऐरे को regplot() में पास करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

houston_pollution = pollution[pollution.city  ==  'Houston']

# Make array orangred for day 330 of year 2014, otherwise lightgray
houston_colors = ['orangered' if (____  ==  330) & (____  ==  2014) else 'lightgray' 
                  for day,year in zip(houston_pollution.____, houston_pollution.____)]

sns.regplot(x = 'NO2',
            y = 'SO2',
            data = houston_pollution,
            fit_reg = False, 
            # Send scatterplot argument to color points 
            scatter_kws = {'facecolors': ____, 'alpha': 0.7})
plt.show()
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